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深度学习
面向深度学习和大数据的轨道交通轴承故障智能诊断方法 版权信息
- ISBN:9787302631910
- 条形码:9787302631910 ; 978-7-302-63191-0
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
面向深度学习和大数据的轨道交通轴承故障智能诊断方法 本书特色
本书将深度学习故障诊断智能方法与轴承故障诊断智能技术应用融会贯通,内容新颖
面向深度学习和大数据的轨道交通轴承故障智能诊断方法 内容简介
本书以提高轨道交通轴承故障诊断的准确性和高效性为目标,结合深度学习和大数据技术等领域**成果,系统地介绍了轨道交通轴承故障智能诊断模型构建的方法和技术。 本书共10章,主要内容包括: 轨道交通轴承故障诊断概述、轨道交通轴承结构及振动机理、轨道交通轴承故障诊断技术概述、基于卷积神经网络的轴承故障诊断方法、基于深度信念网络的轴承故障诊断方法、基于循环神经网络的轴承故障诊断方法、基于集成学习的轴承故障智能诊断方法、基于迁移学习的变工况轴承故障智能诊断方法、基于大数据平台的轴承故障智能诊断方法、轨道交通轴承故障智能诊断系统设计与实现。 本书可作为从事轨道交通故障诊断技术研究的科研人员和工程技术人员的参考用书,也可作为高等院校计算机科学与技术、软件工程、机械工程等相关专业“故障诊断智能技术”课程的教材。
面向深度学习和大数据的轨道交通轴承故障智能诊断方法 目录
算法 5.4.3基于MCELF的加速DBN故障诊断的模型实验 第6章基于循环神经网络的轴承故障诊断方法 6.1基于循环神经网络故障诊断工作原理 6.1.1基于循环神经网络的轴承故障诊断网络结构 6.1.2基于循环神经网络的轴承故障诊断建模机理 6.1.3长短期记忆网络LSTM工作原理 6.1.4门限循环单元GRU网络工作原理 6.2基于循环神经网络的轴承故障诊断模型构建 6.2.1基于循环神经网络的轴承故障诊断模型构建流程 6.2.2一种基于LGL轴承故障诊断模型构建算法 6.3基于循环神经网络的轴承故障诊断模型实验 6.3.1基于LGL轴承故障诊断数据源 6.3.2基于LGL轴承故障诊断模型构建实验 6.3.3基于LGL轴承故障诊断模型验证实验 第7章基于集成学习的轴承故障智能诊断方法 7.1基于集成学习的故障诊断工作原理 7.1.1集成学习方法及Stacking算法 7.1.2基于集成学习的故障诊断网络结构 7.2基于集成学习的轴承故障诊断模型构建 7.2.1基于集成学习的轴承故障诊断模型构建方法 7.2.2基于集成学习的轴承故障诊断模型构建流程 7.3基于集成学习的轴承故障诊断模型实验 7.3.1基于集成学习的轴承故障诊断数据源 7.3.2基于集成学习轴承故障诊断模型构建实验 第8章基于迁移学习的变工况轴承故障智能诊断方法 8.1基于迁移学习的变工况轴承故障诊断工作原理 8.1.1基于迁移学习的变工况故障诊断网络结构 8.1.2一种改进弹性网正则化的迁移学习方法 8.2基于迁移学习的变工况轴承故障诊断模型构建 8.2.1基于迁移学习的变工况轴承故障诊断模型构建
流程 8.2.2基于迁移学习的变工况轴承故障诊断模型构建
算法 8.3基于迁移学习的变工况轴承故障诊断模型实验 8.3.1变工况轴承故障诊断数据源 8.3.2变工况轴承故障诊断模型实验 第9章基于大数据平台的轴承故障智能诊断方法 9.1大数据Hadoop平台工作原理 9.1.1Hadoop大数据平台框架 9.1.2Hadoop分布式文件系统HDFS 9.1.3Hadoop分布式计算MapReduce 9.1.4Hadoop资源管理器Yarn 9.2基于Hadoop的轴承故障诊断平台设计与实现 9.2.1基于Hadoop的轴承故障诊断平台设计 9.2.2基于Hadoop的轴承故障诊断平台实现 9.3基于Hadoop的轴承故障诊断实验 9.3.1基于Hadoop分布式存储的轴承故障诊断实验 9.3.2基于Hadoop分布式计算的轴承故障诊断实验 第10章轨道交通轴承故障智能诊断系统设计与实现 10.1轨道交通轴承故障智能诊断系统设计 10.1.1故障智能诊断系统平台框架设计 10.1.2故障智能诊断系统平台功能设计 10.2轨道交通轴承故障智能诊断系统实现 10.2.1故障智能诊断系统实现技术框架 10.2.2轴承故障智能诊断系统核心模块展示 参考文献 附录英文缩略词及术语
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